** 结论 torch.repeat: 输入张量的从后往前的后面维度对应按照repeat中大小进行repeat操作(所以 输入张量维度>= repeat维度)。 假设输入张量为(a,b,c),repeat(x,y),则为b维度repeat x倍,c维度repeat y倍;最终输出维度为(a,
torch.repeat: 输入张量的从后往前的后面维度对应按照repeat中大小进行repeat操作(所以 输入张量维度>= repeat维度)。 假设输入张量为(a,b,c),repeat(x,y),则为b维度repeat x倍,c维度repeat y倍;最终输出维度为(a, bx, cy) torch.repeat_interleave: 输入张量按照指定维度进行扩展,假设输入张量为(2,2),torc...
a = torch.randn(3,2) a,torch.repeat_interleave(a,torch.tensor([2,3,4]),dim=0)#表示第一行重复2遍,第二行重复3遍,第三行重复4遍 输出结果如下:(tensor([[-0.79,0.54],[-0.47,-0.25],[-0.13,1.03]]),tensor([[-0.79,0.54],[-0.79,0.54],[-0.47,-0.25],[-0.47,-0.25],[-0.47,-0.2...
默认情况下,将把输入张量展平(flatten)为向量,然后将每个元素重复repeats次,并返回重复后的张量。 >>> x = torch.tensor([1, 2, 3])>>> x.repeat_interleave(2) tensor([1, 1, 2, 2, 3, 3])#传入多维张量,默认`展平`>>> y = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])>>> torch.repeat_inter...
output = torch.repeat_interleave(x, repeats) print(output) # tensor([1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3]) 在上面的示例中,输入张量x是[1, 2, 3],repeats指定每个元素的重复次数为[2, 3, 4]。函数torch.repeat_interleave将x中的每个元素按照指定的重复次数进行重复,并返回一个新的张量output,其结...
1.repeat_interleave(self: Tensor, repeats: _int, dim: Optional[_int]=None) 参数说明: self: 传入的数据为tensor repeats: 复制的份数 dim: 要复制的维度,可设定为0/1/2... 2. 例子 2.1 Code 此处定义了一个4维
pytorch repeat_interleave和repeat区别及meshgrid函数介绍 1500 0 03:32:37 App 超详细【在线手写代码入门pytorch】:从零编码复现FCN_8s语义分割网络【不用github也可以搭建自己的语义分割网络】 326 0 09:26 App 2.5 恢复余数除法的原理及与手算过程的联系 464 0 14:58 App Transformer是什么?工作原理是怎么...
PyTorch中的repeat()函数可以对张量进行重复扩充。 当参数只有两个时:(列的重复倍数,行的重复倍数)。1表示不重复 当参数有三个时:(通道数的重复倍数,列的重复倍数,行的重复倍数)。 #torch.repeat_interleave(input, repeats, dim=None) x = torch.tensor([1, 2, 3]) ...
在深度学习领域,数据增强是提高模型泛化能力的重要方法。而Torch中的repeat_interleave操作正是一种实现数据增强的函数。通过对输入数据进行重复和交错的处理,可以有效
1. repeat_interleave(self: Tensor, repeats: _int, dim: Optional[_int]=None)参数说明:self: 传入的数据为tensorrepeats: 复制的份数dim: 要复制的维度,可设定为0/1/2...2. 例子2.1 Cod...